Ինչպես վերլուծել որակյալ շուկայի հետազոտության տվյալները

Որոշել, թե Տվյալների վերլուծության տարբերակը համապատասխանում է ձեր հետազոտական ​​նպատակին

Որպես որակական տվյալներ հավաքագրվելուց հետո, շուկայական հետազոտողը սովորաբար բախվում է մեծ քանակությամբ տվյալների հետ, որոնք պետք է վերլուծվեն եւ մեկնաբանվեն շուկայական հետազոտությունների վերջնական օգտագործողների համար: Այստեղ քննարկվում են որակական տվյալների վերլուծության երեք մոտեցում :

Քանակական տվյալների վերլուծություն

Որպես որակական հետազոտության տվյալների վերլուծության այս մեթոդում հավաքված տեղեկատվությունը դասավորված է ըստ տվյալների տվյալների տարբեր փոփոխականների արդյունքների :

Սա ապահովում է տվյալների համապարփակ պատկերացում եւ աջակցում օրինաչափությունների բացահայտման գործընթացում :

Վերլուծության հեշտացման համար տվյալների ցուցադրման ընդհանուր եղանակը ` օգտագործելով հաճախականությունների բաշխումը , որը յուրաքանչյուր փոփոխական կատեգորիայի համար պատասխանների կամ գնահատականների քանակի կազմակերպված աղյուսակն է: Աղյուսակավորումն ապահովում է տվյալների ճշգրտության որոշման, տվյալների արտացոլման որոշման, գնահատականների կամ արձագանքների տարածման մեթոդների կազմման եւ դիտարկելու կատեգորիկ հաճախականություն :

Որակական բովանդակության վերլուծություն

Երբ բովանդակության վերլուծությունը դիտարկվում է որպես վերլուծության քանակական մեթոդ , այն ապահովում է մեդիա պարունակության համակարգային եւ օբյեկտիվ վերլուծություն: Բովանդակության վերլուծության այս տարբերակը օգտագործվել է ստանդարտացված չափումների համար , կոդավորելու, բնութագրելու եւ համեմատելու տեքստերը:

Երբ որակական մոտեցում է բերվում բովանդակության վերլուծություն , ուշադրության կենտրոնում է թե տեքստի բացահայտ կամ հստակ բովանդակությունը վերլուծելու, այնպես էլ տեքստերի լատինական իմաստը մեկնաբանելը, որը կարող է թարգմանվել տեքստից, բայց դա չի հստակ արտահայտվում դրա մեջ .

Բովանդակության վերլուծության շեշտադրումը տվյալների կոդավորումն է , որը կարող է բացատրել այս մոտեցման խոշոր սահմանափակումը, նրա տեքստերի իմաստների հարուստ հասկացություն տրամադրելու անկարողությունը

Հաստատուն համեմատական ​​մեթոդ

Տվյալների որակական վերլուծության այս մեթոդը կառուցվածքային բազմակողմանի գործընթաց է, որտեղ հետազոտողները համեմատում են տվյալների յուրաքանչյուր նոր բիթը տվյալների հետ, որոնք արդեն ուսումնասիրվել են ուսումնասիրության մեջ:

• Բաց կոդավորում. Յուրաքանչյուր տվյալների բիթը կոդավորված է, ապա նշանակվում է համապատասխան թեմայի դասակարգում կամ վերացվում է, եթե համապատասխանություն չի նկատվում: Այս կոդավորումը տեղի է ունենում, թե ինչպես է տվյալների բիթները համեմատվում վերլուծվող տվյալների կուտակող մարմնի հետ :
• Axial Coding: Քանի որ տվյալների բիթերը վերլուծվում են, նոր ծագում ունեցող թեմաների դասակարգումներ կստեղծվեն: Հետագայում բոլոր տվյալները կոդավորված են եւ հանձնվում են թեմաների կատեգորիաներ, հետազոտողը ուսումնասիրում է այն կատեգորիաները, որոնք առաջանում են թեմաներով: Տեսական հագեցվածությունը տեղի է ունենում այն ​​ժամանակ, երբ հետազոտված տվյալներից նոր տվյալներ չեն հայտնվում:
• Ընտրողական կոդավորում. Այս վերջին կոդավորման փուլում թեմաների կատեգորիաները եւ կատեգորիկ փոխհարաբերությունները օգտագործվում են ստեղծելու մի պատմություն, որը պատմում կամ բացատրում է հետազոտության կենտրոնի երեւույթը:

Վերլուծության մոտեցման կիրառումը

Որակական տվյալների հաջողված վերլուծության բանալին հասկացությունն է, երբ պետք է օգտագործվի վերլուծության մեթոդ, եւ երբ ավելի լավ է ընտրել այլ տվյալների վերլուծության մոտեցում :

• Քանակական տվյալների վերլուծություն. Քանակական տվյալների վերլուծություն, օգտագործելով միջանկյալ տվյալները, որոնք շարունակական են, որոնք տրամաբանական կարգավորում ունեն արժեքների միջեւ ստանդարտացված տարբերություններով, բայց դա չունի բնական զրո: Լիկբերտ սանդղակի վրա ապրանքները ընդմիջվող տվյալների լավ օրինակ են:

• Որակի բովանդակության վերլուծություն. Առողջապահական հետազոտություններում բովանդակության վերլուծության համար անհրաժեշտ տեքստերը ներառում են դրամաշնորհային առաջարկներ, հրատարակված ձեռագրեր, հանդիպումներից րոպեներ, խոսակցությունների գրառումներ, բժշկական հանդիպումներ, հարցազրույցներ եւ ֆոկուս խմբեր : Առողջության բնագավառներում վերլուծության համար համապատասխան տեքստերը ներառում են նաեւ զանգվածային լրատվամիջոցներին հաղորդումներ թերթերի, ամսագրերի, ռադիոյի, հեռուստատեսության եւ ինտերնետի միջոցով:

• Մշտական ​​համադրելի մեթոդ. Տվյալների վերլուծության անընդհատ համեմատական ​​մեթոդը կարող է օգտագործվել կառուցվածքային պատասխաններով, ինչպիսիք են փակ հետազոտության հարցերը կամ ոչ կառուցվածքային պատասխանները, ինչպիսիք են, երբ հետազոտության մասնակիցները պատասխանեցին բաց հարցաթերթիկների հարցաթերթի վրա: Այնուամենայնիվ, տվյալների վերլուծության շարունակական համեմատական ​​գործընթացը թերեւս առավել օգտակար է, երբ օգտագործվում է լայնածավալ հաշիվներ, որոնք կազմված են ոչ կառուցվածքային տվյալներ, ինչպիսիք են հարցազրույցի պատճենները:

Մանրամասնությունների ներկայացում

Տվյալների վերլուծության արդյունքները կամ արդյունքները ներկայացված ձեւը կարող է դարձնել ուսումնասիրության եւ ուսումնասիրության միջեւ եղած տարբերությունը: Կանխարգելման կանոնը այն տեղեկատվությունը ներկայացնելու ձեւն է, որը պետք է հասկանալի լինի եւ օգտագործելի լինի նվազագույն բարդ մարդկանց համար, ովքեր կստանան տվյալների վերլուծության արդյունքներ:

• Քանակական տվյալների վերլուծություն. Տվյալները հաճախ ցուցադրվում են այն ձեւով, որը պարունակում է տվյալների կառուցված հաճախականության եւ տոկոսային բաշխումներից:
• Որակական բովանդակության վերլուծություն. Տվյալները կարող են ներկայացվել սեղաններում եւ մաթրովներում: Սա օգտակար է, հատկապես այն ժամանակ, երբ մեջբերումները օգտագործվում են հայտնաբերելու համար, թե ինչպիսի միջամտություններ են կատարվում : Դա նշանակում է, որ վերլուծության ճշգրտումը կարող է տեղի ունենալ նույնիսկ այն դեպքում, երբ ձեռագիրը դեռեւս վերջնական ձեւով գրված է:
• Մշտական ​​համադրելի մեթոդ . Փաստաթղթերի ներկայացումը մշտական ​​համադրելի տվյալների վերլուծության գործընթացում կենտրոնացած է տվյալներից առաջացած թեմաների բացահայտման վրա: Չնայած տվյալների վիզուալ ցուցադրությունները կարող են օգտագործվել, արդյունքները սովորաբար կապված են տվյալների հավաքածուի հատուկ հատվածներին, որոնք բացահայտորեն լուսաբանվում են թեմաները : Այս հատվածները ներառված են հետազոտական ​​ձեռագրի եւ / կամ հոդվածի արդյունքների բաժնի պատմական քննարկման մեջ:

Հավաքած տվյալների հետ վերլուծության մեթոդի տեղադրում

Տվյալների վերլուծության մեթոդի հարմարեցում հավաքագրված տվյալների եւ հետազոտական ​​հարցերի եւ վերջնական նպատակների արդյունքների վերաբերյալ ավելի ուժեղ պատկերացումներում, որոնք կարող են օգտագործվել

• Քանակական տվյալների վերլուծությունը լավ տեղավորվում է հարցումների ժամանակ փակ հարցերի համար:
• Որակյալ բովանդակության վերլուծությունը լավ տեղավորվում է Հարցազրույցի պատասխանների համար:
• Հստակ համեմատական ​​վերլուծությունը լավ տեղ է զբաղեցնում հարցումների եւ բացատրական հարցերի պատասխանների համար:

_{Աղբյուրները}

_{Glaser, BG & Strauss, AL (1967): Հիմնական տեսության բացահայտում. Որակական հետազոտությունների ռազմավարություն: Նյու Յորք `Ալդին Դե Գրույեր:}

_{Graneheim, UH եւ Lundman, B. (2004): Հոգեբանական հետազոտության որակական բովանդակության վերլուծություն. Հավատարմության հասնելու հասկացություններ, ընթացակարգեր եւ միջոցներ: Բուժքույրական կրթություն Այսօր, 24 , 105-112:}

_{Ռուբինը, Հ.Ջ.-ն եւ Ռուբինը, IS (2004): Որակական հարցազրույց. Լսումների տվյալների արվեստը (2-րդ հրատարակություն): Thousand Oaks, CA: Sage Publications- ը:}

_{Strauss, A. & Corbin, J. (1990): Որակյալ հետազոտության հիմունքները. Հիմնական տեսության ընթացակարգերը եւ տեխնիկան: Newbury Park, CA: Sage հրատարակություններ:}

_{Warren, CAB եւ Karner, TX (2005): Գտնելով որակական մեթոդներ. Դաշտային հետազոտություն, հարցազրույցներ եւ վերլուծություն: Լոս Անջելես, CA: Roxbury հրատարակչություն ընկերություն:}